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伊辛模型 Ising Model
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2021年8月20日 (五) 07:10的版本
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2021年8月20日 (五) 07:10
→伊辛模型的重整化
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===伊辛模型的重整化===
===伊辛模型的重整化===
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目前,求解伊辛模型的方法主要包括:模型的解析求解、[[平均场近似]]的方法、Landau的近似方法、以及[[
重正化群
]]的方法等。其中,[[
重正化群
]]
方法与众不同,它是直接从模型达到临界后所展现出来的自相似性出发,写出重正化方程以及重正化算符。那么临界温度和各种临界指数就可以从该算符的线性化中求出。更有趣的是,由重正化群技术出发,我们自然可以得出所谓的“普适类”的概念:即存在一类伊辛模型,虽然他们的微观规则很不相同,但是却具有相似的临界指数。实际上,这些模型都处于同一个普适类曲面上,即它们经过无穷多次重正化操作后都会收敛到相同的不动点。
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目前,求解伊辛模型的方法主要包括:模型的解析求解、[[平均场近似]]的方法、Landau的近似方法、以及[[
重整化群|重整化群
]]的方法等。其中,[[
重整化群
]]
方法与众不同,它是直接从模型达到临界后所展现出来的自相似性出发,写出重整化方程以及重整化算符。那么临界温度和各种临界指数就可以从该算符的线性化中求出。更有趣的是,由重整化群技术出发,我们自然可以得出所谓的“普适类”的概念:即存在一类伊辛模型,虽然他们的微观规则很不相同,但是却具有相似的临界指数。实际上,这些模型都处于同一个普适类曲面上,即它们经过无穷多次重整化操作后都会收敛到相同的不动点。
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第423行:
第423行:
==参见==
==参见==
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*[http://wiki.swarma.net/index.php/伊辛%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E9%87%8D%E6%AD%A3%E5%8C%96
伊辛模型的重正化
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*[http://wiki.swarma.net/index.php/伊辛%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E9%87%8D%E6%AD%A3%E5%8C%96
伊辛模型的重整化
]
*[http://en.wikipedia.org/wiki/Voter_model 投票模型]
*[http://en.wikipedia.org/wiki/Voter_model 投票模型]
*[http://en.wikipedia.org/wiki/Hopfield_network Hopfield网络]
*[http://en.wikipedia.org/wiki/Hopfield_network Hopfield网络]
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